稳态视觉诱发脑机接口特征提取方法的研究

发布时间：2017-08-19 19:19

  本文关键词：稳态视觉诱发脑机接口特征提取方法的研究

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【摘要】：目的为有效提取稳态视觉诱发脑机接口(SSVEP-based brain-computer interface)中的脑电特征,提出一种基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)与希尔伯特黄变换(HilbertHuang transform,HHT)的特征提取方法。方法对采集得到的脑电信号进行带通滤波,得到预处理的脑电信号,将滤波后的脑电信号作为ICA的输入,经过ICA实现独立成分的快速获取。引入HHT对独立成分进行经验模态分解(EMD),分解获取固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),通过对IMF的频域分析,即可提取出特征。将ICA和HHT法同WT法、ICA法以及HHT法等常用的特征提取方法在频域、功率谱估计、在时间消耗等多方面进行比对分析。结果频域分析和功率谱估计中,本文提出的方法明显优于WT法和ICA法,略优于HHT法。时间消耗方面,本文提出的方法略优于HHT法。结论基于ICA和HHT的特征提取方法在稳态视觉诱发脑机接口的特征提取中是可行的,并有效去除了脑电信号中的噪声。
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 脑电 稳态视觉诱发电位 脑机接口 独立成分分析 经验模态分解
【基金】：国家自然科学基金(61375086)资助
【分类号】：R318.04;TN911.7
【正文快照】： 0引言脑机接口(brain-computer interface,BCI)是一种不依赖于大脑外周神经与肌肉正常输出通道的通信控制系统。它通过采集和分析人脑生物电信号,在大脑和外界建立直接交流通道,这样残疾人就可以通过脑来表达自己的意愿或操纵像计算机、轮椅等这类电子设备[1]。脑电信号(elect

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本文编号：702507